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社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力

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美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

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综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能

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小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理

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新赋能•创生态 | 首钢园“产业跃升计划”发布会举办

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“美国大豆包”Gemini翻身:输出速度碾压同行、智能水平重回第一梯队

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震惊!如果AI掌控核按钮,95%的情况它会按下去

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Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后,指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低,但设计和明确痛点才是关键,还分享开发陷阱、成功路径,介绍CC/CD框架及AI未来走向。

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